摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具,以改善政策流程和结果。过去十年来,人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾,以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现,学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望,认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而,关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中,我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训:1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用;2) 关注现有和成熟的人工智能技术,而不是投机性的承诺或外部压力;3) 从要解决的问题开始,而不是要应用的技术;4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
在世界范围内,警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时,警察部门不仅会产生对未来的预期见解,而且会积极地塑造目前的介入。在本章中,我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说,我们将预分法的警务分析为“翻译链”(Latour,1999:70)。这样做,我们追踪了犯罪预测的产生,从算法编程和数据输入到警察执行的数据:涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置,但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程,专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”,我们显示了一个较大的(认知)差距,该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中,这一差距是由人类和非人类填补的,从相应警察总部的犯罪分析部门开始,并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门,其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译,使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程,该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时,所有部门都已经定期使用预测性警务工具,运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具,或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色,包括后台工作,
肠道微生物组成的显着变化与慢性肝病有关。使用临床前模型,已经证明乙醇/酒精诱导的肝病是通过粪便微生物群移植(FMT)传播的。因此,严重酒精性肝炎患者的存活率变得更好,这表明肠道菌群的构成和功能的变化在代谢肝病中起作用。泄漏的肠壁屏障在通过肠道微生物群的影响与代谢相关的肝脏疾病发展中起着重要作用。结果,可行的细菌和微生物产物可以传输到肝脏,引起炎症,导致肝细胞死亡并引起邻链反应。随着代谢相关的肝病的开始并变得更糟,肠道营养不良与免疫系统的变化,胆汁酸组成和肠道中微生物群的代谢功能有关。代谢相关的肝病及其自我永久疾病将使用临床前和人类研究的数据来证明。此外,我们总结了未靶向的治疗方法如何影响代谢相关肝病的肠道菌群,包括饮食变化,益生菌,抗生素和FMT。它讨论了靶向疗法如何改善各个地区的肝病。这些方法可以改善代谢相关的肝病治疗选择。
抽象新合成的蛋白质是从核糖体出口隧道中涌现出来的未折叠多肽。将这些新生的链折叠成天然构象,对于蛋白质功能和防止行驶的相互作用至关重要,从而触发错误折叠和危害蛋白质组稳定性。但是,实现正确的3D结构是暴露于细胞质中高浓度分子的新生链的主要挑战。一般与核糖体相关的伴侣有助于各种新生肽的共转折叠。目前尚不清楚该“单尺寸合适”系统是否确保具有挑战性折叠路径的蛋白质表达,还是专门与核糖体相关的伴侣管理此类苛刻客户的折叠。在研究I中,我们研究了HSP70伴侣如何调节HSF1,这是一种转录因子,介导细胞对蛋白毒性应激的反应。我们证明了HSP70直接与HSF1结合,使其在非压力条件下保持潜在状态。蛋白质错误折叠,特别是新合成的蛋白质,将HSP70滴定,激活HSF1并诱导应力反应。因此,响应错误折叠蛋白的HSP70可用性是HSF1活性的关键调节机制。在研究II中,我们确定了一种专业的核糖体相关伴侣CHP1,该伴侣CHP1有助于EEF1A的共同折叠,这是一种高度丰富的多域GTPase,对于mRNA转化至蛋白质至关重要。删除CHP1导致EEF1A的快速蛋白水解,广泛的蛋白质聚集以及HSF1介导的应激反应的激活。最后,在研究III中,我们阐明了CHP1如何有助于EEF1A折叠和EEF1A折叠途径中伴侣作用的有序序列。我们发现CHP1与EEF1A G域的开关I区域中的α3螺旋结合,对于核苷酸结合至关重要,从而延迟了G域的核苷酸引导的折叠。随着EEF1A结构域II的合成开始,将基板转移到下游伴侣ZPR1以进行最终成熟。我们的结果提供了洞察共同翻译蛋白折叠的分子机制及其对蛋白质组稳定性的影响,以及对HSF1的调节,这是真核细胞中对蛋白质毒性应激的反应的中心介体。
脊椎关节炎(SPA)的特征是,除了与该疾病相关的主要遗传因素之外,除了鉴定高达50个易感基因座的鉴定,其强烈的遗传易感性。这些基因座不仅加深了我们对疾病发病机理的理解,而且还提供了改善疾病管理的潜力。诊断延迟是水疗中心的主要问题。HLA-B27测试被广泛用作水疗中心的诊断生物标志物,但其预测值有限。已经进行了几项尝试,以发展更复杂的多基因风险评分(PRS)。但是,与HLA-B27相比,这些分数目前几乎没有改善,并且在临床常规中仍然很难实施。遗传学也可能有助于预测包括治疗反应在内的疾病结果。据报道,几种遗传变异与放射线损伤或对TNF阻滞剂的反应不佳有关,不幸的是,整个研究中缺乏连贯性。应进行大规模研究以获得更强大的发现。复杂疾病中的遗传和基因组证据可进一步用于支持对新药物靶标的识别并重新利用现有药物。尽管没有完全由遗传学驱动,但是IL23R变体与水疗中心之间的关联促进了IL-17阻滞剂的发展。开发将GWAS发现与功能基因组学结合的方法的开发将有助于将来优先考虑新药物靶标。尽管非常有前途,但是水疗中的转化遗传学仍然具有挑战性,并且需要一种多学科的方法来整合遗传学,基因组学,免疫学和临床研究。
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战:1)缺乏对齐的训练对和2)来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中,我们提出了一种基于分离的表示形式的方法,用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性,我们建议将信息嵌入两个空间:一个域 - 不变的内容空间,捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据,我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明,我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。
信息仅限于期刊名称和数字,但缺乏有关所包含的文章(例如文章)的信息,该文章发表在给定问题中。因此,当尝试采用大规模的方法和观点时,就不可能完全掌握过去的期刊媒体发表的内容。并不意味着数字化的文本语料库是不合适的或不适合文化研究的。计算语言学和数字工具已根据数字化书籍的文化趋势进行了研究(Michel等人2011; Gulordava和Baroni 2011; Juola 2013)和历史报纸(Lansdall-Welfare等人。2017; Cristianini,Lansdall福利和Dato 2018)。TESE研究,基于将统计方法应用于整个语料库(Tahmasebi et al。2015),定量描述了随着时间的流逝,语言,文化和历史现象的发展。但是,正如Koplenig(2015)所表明的那样,元数据本身是重要的信息来源,需要上下文化和限定结果。te量化的书籍翻译已经是翻译研究中已建立的批准,尽管它忽略了书籍内容,但它最著名的是引起了译本的翻译学,正如Heilbron(1999)所提出的。将大规模的定量分析带入了周期出版物中翻译的研究。特别是在西班牙和拉丁美洲的著作期刊中,已经出版了多少译本,尚无概念,哪些作者的作者已经翻译而来。1数字方法像本文中提出的那样,旨在使我们处于这个位置,不仅要回答这些问题,而且还要深入研究对不同空间和时间的文化期刊的循环和接收的循环和接收。我们认为,这种方法可以有助于提前书本历史,文学史和西班牙裔世界的文学翻译历史。更一般地,对西班牙语现代文学期刊的分析将从二十世纪的前半段分析,将为了解西班牙裔领域的文学现代性提供新的优势点,并将为与书籍翻译进行比较,使我们能够绘制两个平台,或者在这两个平台之间进行文字循环。
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虽然参与性的研发得到广泛赞誉,但有效的明确程序可以确保最终用户参与仍然是圣杯。我们的研究提出了一种简单的参与方法,该方法是通过Laser Pulse开发的嵌入式研究翻译(ERT),并证明了其在乌干达西尼罗河地区的小型持有人蔬菜养殖社区中的应用。ERT涉及将研究结果直接集成到特定情况下的实际应用或解决方案中。它强调研究人员和利益相关者之间的合作,确保发现与现实世界中的相关,可行并有效地应用。它建立在四个支柱上:(i)研究人员与利益相关者之间的伙伴关系(ii)参与产生相关研究(III)产品的过程,以及(iv)对发现的传播。基于这些支柱及其基本原则,建议进行实施过程,从启动阶段开始,研究人员积极涉及各种各样的合作伙伴和利益相关者。这是一个设计阶段,其特征是参与性讨论,协作决策和计划。这些步骤指导实施阶段,在此期间,合作伙伴仍在积极参与研究。最后,伙伴关系共同传播了这些发现,以最大程度地发挥影响力和吸收。接下来是第二阶段(CO验证),其中利益相关者通过FGD和反馈会议验证信息。在我们的研究中,我们使用五阶段的程序将方法调整为乌干达语境:在第一阶段(了解环境),研究人员迅速获得了有关目标种植系统的相关方面以及通过文献审查和定量基线调查的广泛干预领域的尽可能多的信息。在第三阶段(干预措施的优先领域共选择),研究人员和利益相关者共同选择了目标作物以及要解决的特定约束。第四阶段是共同发展,涉及潜在技术的共同体和共同测试。最后阶段(传播)包括通过合作伙伴关系和其他传播渠道来扩展共同开发的技术。
